一款适用于多场景评论内容的深度分析工具
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8大维度22个通用标签 | 深度洞察分析报告 | 动态可视化看板
Created By Buluu@新西楼
Review Analyzer Skill 是一款AI驱动的多场景评论内容深度分析工具，为您提供灵活的分析模式选择：
- 模式1：Gemini增强模式（推荐）：调用Gemini API，使用【Gemini 3.1 flash】生成洞察报告，使用【Gemini 3.1 pro】生成可视化看板（需要API Key，产生费用）
- 模式2：Claude CLI+Gemini混动模式：文字报告使用Claude Code内置模型，可视化看板使用【Gemini 3.1 pro】生成可视化看板（需要API Key，产生费用）
- 模式3：CLI本地模式：使用您的 Claude Code 或 OpenCode 中的内置模型进行打标、推理、报告和看板生成。（免费）
为提升token使用效率，在标签挖掘环节，默认使用您Claude Code中的内置模型。
本工具已预设了8大维度共22个通用标签、结构严谨的洞察分析报告模板，高品质可视化动态看板，是产品优化、竞品分析、市场调研的强大助手。
全面覆盖评论信息的8大维度：
人群维度 (4): 性别、年龄段、职业、购买角色
场景维度 (1): 使用场景
功能维度 (2): 满意度、具体功能
质量维度 (3): 材质、做工、耐用性
服务维度 (5): 发货速度、包装质量、客服响应、退换货、保修
体验维度 (4): 舒适度、易用性、外观设计、价格感知
市场维度 (2): 竞品对比、复购意愿
情感维度 (1): 总体评价
可直接用来工作汇报的HTML报告：
- 鎏金黑金配色方案，专业大气
- 6个交互式Chart.js图表
- 动态数据可视化展示
- 鎏金渐变发光创作者署名
- 响应式设计，支持移动端查看
立体化用户画像，增强社交质感：
- 6套3D头像：商务/休闲/技术/儿童/银发族等
- 用户画像：多维度用户特征分析
- 需求分析：挖掘用户痛点和期望
- 原声呈现：真实评论引用，增强说服力
| 输出文件 | 格式 | 内容说明 |
|---|---|---|
评论采集及打标数据_{ASIN}.csv |
CSV | 原始评论 + 22维度标签数据 |
分析洞察报告_{ASIN}.md |
Markdown | 深度洞察分析与建议 |
可视化洞察报告_{ASIN}.html |
HTML | 高品质可视化看板 |
| 要求 | 详情 |
|---|---|
| 操作系统 | macOS / Linux / Windows |
| Python | 3.10 或更高版本（推荐 3.11.x） |
| Claude CLI | Claude Code CLI 或 OpenCode CLI（CLI本地模式必需，二选一） |
| Gemini API | Gemini API Key（Gemini增强模式可选） |
| 内存 | 建议 4GB+ |
| 磁盘空间 | 建议 500MB+ |
提示: Python 3.9.6 已停止支持，建议升级到 Python 3.11 或更高版本。运行
python scripts/check_environment.py检查您的环境。
npx skills add buluslan/review-analyzer-skill安装后，在Claude Code中直接用自然语言调用：
# 示例1：指定文件分析
请分析这个产品的评论：reviews.csv
# 示例2：描述需求
帮我做一下竞品评论的深度分析
# 示例3：指定数量
分析最近100条评论数据git clone https://github.com/buluslan/review-analyzer-skill.git
cd review-analyzer-skill# 检查Python版本和依赖
python scripts/check_environment.py如果检查失败，请查看 Python升级指南
pip install -r requirements.txtnpm install -g @anthropic-ai/claude-code如需使用Gemini增强模式：
cp .env.example .env
# 编辑.env文件，添加您的GEMINI_API_KEY# Gemini增强模式（推荐，需要GEMINI_API_KEY，产生API费用）
python3 main.py your_reviews.csv --mode 1
# Claude CLI+Gemini混动模式（需要GEMINI_API_KEY）
python3 main.py your_reviews.csv --mode 2
# CLI本地模式（免费，使用Claude CLI，消耗Claude配额）
python3 main.py your_reviews.csv --mode 3
# 指定创作者署名
python3 main.py your_reviews.csv --creator "Your Name"
# 自定义产品标题
python3 main.py your_reviews.csv --product-title "Amazing Product"工具支持自动模糊匹配列名，CSV文件需包含：
| 必需列 | 可选列名（模糊匹配） |
|---|---|
| 评论内容 | 内容/评价/body/review/text/comment |
| 评分 | 打分/rating/score/star |
| 时间（可选） | 时间/date/日期/time |
示例：详见 examples/reviews_sample.csv
运行完成后，将在 output/ 目录生成三种报告，也支持自定义文件夹：
评论内容,评分,性别,年龄段,职业,购买角色,使用场景,满意度...
"The quality is amazing",5,女性,25-34岁,白领,自用,家用办公,高...# 产品分析洞察报告
## 核心发现
- 用户满意度：92%
- 主要优势：材质优良、设计美观
- 改进建议：优化包装、增强耐用性
...- 黑金奢华配色
- 交互式图表
- 动态数据展示
- 创作者署名（鎏金发光效果）
分析自己产品的评论，发现用户痛点，优化产品功能和设计。
分析竞品评论，了解竞争对手的优势和劣势，寻找差异化机会。
批量分析多个产品的评论，了解市场需求、用户偏好和行业趋势。
深度了解目标用户群体，构建精准用户画像，优化营销策略。
review-analyzer-skill/
├── src/ # 核心源代码
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── data_loader.py # 数据加载与预处理
│ ├── review_analyzer.py # AI分析引擎
│ ├── user_persona_analyzer.py # 用户画像分析
│ ├── insights_generator.py # 洞察生成器
│ ├── report_generator.py # 报告生成器
│ └── prompts/ # 提示词模板
│ └── templates.py
├── assets/ # 静态资源
│ ├── report.html # HTML报告模板
│ └── avatars/ # 6套3D头像
├── references/ # 参考文档
│ ├── tag_system.yaml # 22维度标签定义
│ └── architecture.md # 系统架构说明
├── docs/ # 用户文档
│ ├── QUICKSTART.md # 快速开始
│ ├── PYTHON_UPGRADE.md # Python升级指南
│ └── CHANGELOG.md # 更新日志
├── examples/ # 示例数据
│ ├── reviews_sample.csv # 示例CSV
│ └── output_sample/ # 示例输出
├── tools/ # 独立工具链 (进阶玩法)
│ ├── generate_from_tagged.py # 独立工具：从已打标CSV生成报告
│ ├── generate_multi_dashboards.py # 独立工具：多版本HTML看板生成
│ ├── regenerate_insights.py # 独立工具：一键重刷洞察报告内容/样式
│ └── run_batch.py # 批量处理工具 (多ASIN分析)
├── main.py # 主入口 (新建单品分析)
├── SKILL.md # Claude Code Skill 核心配置与防幻觉系统提示
├── requirements.txt # Python依赖
├── .env.example # 环境变量模板
├── LICENSE # MIT许可证
├── README.md # 项目说明
└── README_EN.md # 英文说明
Q1: CLI模式和Gemini模式有什么区别？
A: CLI本地模式使用您的Claude Code完成打标-报告-看板全流程任务，不产生额外API费用。Gemini增强模式使用Gemini API生成洞察报告和看板，需要API Key，会产生API费用。
选择建议：
- 需要快速洞察 → 使用Claude Code CLI模式，全程均使用内置模型完成
- 需要深度分析、愿意支付小额API费用 → 使用Gemini增强模式，在报告生成和可视化看板部分调用Gemini
Q2: 为什么需要Claude CLI？
A: CLI深度模式需要Claude CLI进行AI推理。这是使用您的Claude配额进行深度分析的前提条件。
安装方法：
npm install -g @anthropic-ai/claude-codeQ3: 如何获取Gemini API Key？
A: 访问 Google AI Studio 创建API Key。Gemini模式是可选的，不使用也不影响核心功能。
费用说明：具体以Google官方定价为准。
Q4: CSV文件格式有什么要求？
A: CSV文件需要包含以下列（支持模糊匹配）：
- 评论内容：内容/评价/body/review
- 评分：打分/rating/score
- 时间：时间/date/日期（可选）
详见 examples/reviews_sample.csv
Q5: 如何升级Python版本？
A: Python 3.9.6 已停止支持，建议升级到 Python 3.11 或更高版本。
检查环境：
python scripts/check_environment.py升级指南：详见 Python升级指南
快速升级：
# macOS (使用 Homebrew)
brew install python@3.11
# 或使用 pyenv (推荐)
pyenv install 3.11.7
pyenv global 3.11.7Q6: 支持哪些电商平台？
A: 理论上支持所有提供评论导出的电商平台：
- Amazon（推荐）
- eBay
- AliExpress
- Shopee
- 淘宝/天猫
- 其他CSV格式评论数据
| 特性 | Review Analyzer Skill | 其他工具 |
|---|---|---|
| 洞察模式 | CLI本地 + Gemini增强双模 | 通常单一模式 |
| 数据源 | 本地CSV，隐私安全 | 多为在线服务 |
| 输出 | CSV+HTML+MD三位一体 | 格式单一 |
| 视觉风格 | 黑金奢华看板 | 传统报表 |
| VOC系统 | 四位一体+6套3D头像 | 基础画像 |
| CLI模式成本 | 使用Claude配额 | 多不支持 |
| Gemini模式成本 | API付费 | API付费 |
- v1.0.0 - 首个正式发布
- 双模洞察系统（CLI + Gemini）
- 22维度智能标签
- 黑金奢华可视化看板
- 四位一体VOC系统
- v1.1.0 - 多平台增强
- eBay/AliExpress专用适配器
- 更多平台预设模板
- v1.2.0 - 云端部署版本
- Docker容器化
- 一键部署脚本
- v2.0.0 - API服务模式
- RESTful API接口
- Web Dashboard
本项目采用 MIT License 开源许可证。
- 感谢 Anthropic 提供 Claude AI
- 感谢 Google 提供 Gemini API
- 灵感源自开源社区的智慧贡献
感谢以下社区贡献者对本项目的贡献：
| 贡献者 | 贡献内容 |
|---|---|
| @zeropool | OpenCode CLI 引擎支持、URL 远程输入、头像资源压缩（PR#1） |
社区贡献者在提交 PR 后，维护团队会进行代码审查。为确保代码质量与稳定性，部分 PR 可能会以改进版本合入，而非直接 merge 原始提交。
- Issues: GitHub Issues
- 联系Builder，请备注【github】：
